岗位描述（节选）
1、负责具身基座模型（VLA、WAM）的工程化落地，包括预训练、模型微调、后训练优化以及实际效果调优；
2、参与基于多模态大模型的机器决策控制工程化工作，包括训练框架搭建、数据集处理、推理加速，以及在真机上的部署与测试；
3、优化大模型的训练效率以及资源利用率，熟练运用诸如模型并行、Flash Attention、LoRA等技术；
4、负责云端数据处理以及分布式训练落地，优化大模型的多模态任务处理能力；
5、跟进多模态大模型与具身智能的前沿应用进展，负责模型在机器人场景的部署与技术转化。
1、熟练掌握大语言模型及多模态大模型的训练和优化方法，精通主流深度学习框架 PyTorch，熟悉 TensorRT 、RTC等推理加速与端侧部署技术，熟练掌握 Python 或 C++ 至少一种编程语言；一种编程语言；
2、具备过硬的工程能力，能够独立完成特定任务开发，重视代码质量，精通调试和代码优化；
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